数学建模B题基础模型第12页

uniapps使用HTML5的io模块拷贝文件目录

根据官方文档：为了安全管理应用的资源目录，规范对文件系统的操作，5+API在系统应用目录的基础设计了应用沙盒目录，分为私有目录和公共目录两种类型，私有目录仅应用自身可以访问，公共目录在多

PABL01·2025-01-22 13:17

汽车和工业用激光雷达行业分析

激光雷达通过脉冲激光照射目标并用传感器测量反射脉冲返回时间来测量目标距离，能够生成高分辨率的地图和三维模型。

LPiling·2025-01-22 13:16

AI Agent调研--7种Agent框架对比！盘点国内一站式Agent搭建平台，一文说清差别，看完这篇就足够了

01.Agent基础Agent的核心决策机制围绕着动态适应与持续优化展开。它使L

你别管我了·2025-01-22 13:16

python常见绘图及代码

二、Matplotlib：基础绘图的基石2.1简单折线图Matplotli

CodeJourney.·2025-01-22 13:15

GPUStack使用

gpustackOpen-sourceGPUclustermanagerforrunninglargelanguagemodels(LLMs)https://github.com/gpustack/gpustack，ManageGPUclustersforrunningAImodelsGPUStack是一个用于运行AI模型的开源

James506·2025-01-22 12:15

Python中实现多层感知机（MLP）的深度学习模型

Echo_Wish·2025-01-22 12:43

为什么是B+树？【深度解读】

文章目录前言一、怎样的索引的数据结构是好的二、二分查找特点缺点三、二分查找树特点缺点四、自平衡二叉树特点缺点五、B树特点缺点六、B+树定义单点查询插入与删除效率范围查询总结七、MySQL的B+树InnoDB

UPUP小亮·2025-01-22 12:43

Python异常处理：从基础到进阶

目录一、异常处理基础1.1什么是异常1.2捕获异常1.3多个异常处理1.4else和finally子句二、进阶应用2.1自定义异常2.2异常链2.3使用contextlib进行上下文管理2.4捕获所有异常

傻啦嘿哟·2025-01-22 12:13

【洛谷 P8738】[蓝桥杯 2020 国 C] 天干地支题解（字符串+数学+模运算）

天干一共有十个，分别为：甲（jiǎ）、乙（yǐ）、丙（bǐng）、丁（dīng）、戊（wù）、己（jǐ）、庚（gēng）、辛（xīn）、壬（rén）、癸（guǐ）。

HEX9CF·2025-01-22 12:40

深度学习-92-大语言模型LLM之基于langchain的模型IO的模型调用

文章目录1Model的输入输出2langchain支持的模型3调用Ollama模型3.1设置环境变量3.2大语言模型LLM(OllamaLLM)3.2.1生成文本补全3.2.2流式生成文本补全3.3聊天模型

皮皮冰燃·2025-01-22 12:10

实战LangChain（七）：集成CrewAI——实现多代理协作

二）：探索RAG——为聊天机器人注入知识-CSDN博客实战LangChain（三）：深化交互——利用Neo4j提升聊天机器人的对话能力实战LangChain（四）：LangGraph入门——状态管理与基础结构实战

matianlongg·2025-01-22 12:39

MySQL为什么使用B+树而不是跳表？

B+树的设计能够减少磁盘I/O操作，通过一次磁盘读取获取尽可能多的数据。跳表搜索级别越高，IO的操作越多。

衣衣困·2025-01-22 12:08

蓝桥杯2020年第十一届国赛真题-天干地支

天干一共有十个，分别为：甲（jiǎ）、乙（yǐ）、丙（bǐng）、丁（dīng）、戊（wù）、己（jǐ）、庚（gēng）、辛（xīn）、壬（rén）、癸（guǐ）。

冷颕·2025-01-22 12:07

深度学习基础18（多层感知机代码实现）

多层感知机的从零开始实现现在自己实现一个多层感知机。为了与之前softmax回归获得的结果进行比较，将继续使用Fashion-MNIST图像分类数据集importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lbatch_size=256train_iter,test_iter=d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)

NDNPOMDFLR·2025-01-22 11:37

acwing搜索与图论（二）基础dijkstra算法

#include#include#includeusingnamespacestd;constintN=510;intn,m;intg[N][N];intdist[N];boolst[N];intdijkstra(){memset(dist,0x3f,sizeofdist);dist[1]=0;for(inti=0;idist[j]))t=j;}st[t]=true;for(intj=1;j<=n

一缕叶·2025-01-22 11:07

mybatis学习（7/134）

简单了解了一下maven，https://chatgpt.com/share/678bb629-bb4c-800c-8f3b-a41d298e5467，xml还是比较方便的，对于部署或者打包之类的，只需要配置对应的代码

一缕叶·2025-01-22 11:36

增强大型语言模型（LLM）可访问性：深入探究在单块AMD GPU上通过QLoRA微调Llama 2的过程

EnhancingLLMAccessibility:ADeepDiveintoQLoRAThroughFine-tuningLlama2onasingleAMDGPU—ROCmBlogs基于之前的博客《使用LoRA微调Llama2》的内容，我们深入研究了一种称为量化低秩调整（QLoRA）的参数高效微调（PEFT）方法。本次重点是利用QLoRA技术在单块AMDGPU上，使用ROCm微调Llama-2

109702008·2025-01-22 11:35

AI Agent：深度解析与未来展望

随着时间的推移，AI逐渐能够处理不确定性，1990年代机器学习的兴起为AIAgent的发展奠定了基础，神经网络技术的突破为深度学习的发展提供了可能。

码事漫谈·2025-01-22 11:34

【深度学习基础】线性神经网络 | softmax回归的简洁实现

【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈PyTorch深度学习⌋⌋⌋深度学习(DL,DeepLearning)特指基于深层神经网络模型和方法的机器学习。

Francek Chen·2025-01-22 11:34

ASP.NET Core微服务架构：从入门到精通的Ocelot实践

在本文中，我们将深入探讨如何使用Ocelot从基础入门，逐步实现一个完整的微服务架构。步骤1：安装Ocelot首先，我们需要在ASP.NETCore应用程序中安装Ocelot。

LaotLisp·2025-01-22 11:03

B树和B+树的区别？为什么MySQL 使用B+树？

B树和B+树的区别？为什么MySQL使用B+树？

LPoint809·2025-01-22 11:03

【人工智能】Python常用库-Keras：高阶深度学习 API

Keras：高阶深度学习APIKeras是一个高效、用户友好的深度学习框架，作为TensorFlow的高级API，支持快速构建和训练深度学习模型。它以模块化、简单和灵活著称，适合研究和生产环境。

IT古董·2025-01-22 11:33

腾讯 Hunyuan3D-2：高分辨率3D 资产生成

无论是游戏开发、影视制作还是虚拟现实领域，高质量的3D模型和纹理都是创造沉浸式体验的关键。然而，传统的3D资产制作往往需要大量的时间和专业技能。

云樱梦海·2025-01-22 11:33

Mysql：关于查询的那些事儿

SELECT是sql中的关键字之一，sql中的关键字还有INSERT、DELETE、UPDATE等关键字,在这篇文章中，我们只要讲讲关于SELECT的部分；SELECT查询的基础语法查询表中所有列的数据

·2025-01-22 11:17

小土堆学习笔记10（利用GPU训练于模型验证）

训练GPU可优化操作如下操作方法1方法2数据获取判断是否可以使用GPU，如果可以直接model.cuda()先设定device，用的时候直接model.to（“device”）损失函数1.1利用以前实战模型训练

干啥都是小小白·2025-01-22 11:03

【教程】任务管理（高级）打造完整的项目管理平台

前言亲爱的读者，恭喜你已经成功搭建了基础的任务管理系统！不过，这仅仅是开始。就像盖房子一样，我们已经打好了地基，接下来要一层层建起更高的楼层，让这个系统变得更加完善和强大。

·2025-01-22 11:16

【大模型应用开发动手做AI Agent】AutoGen

【大模型应用开发动手做AIAgent】AutoGen关键词：自动生成(AutoGeneration)AI代理(Agent)大型语言模型AutoGen框架自定义任务生成1.背景介绍1.1问题的由来在当今的

AI大模型应用之禅·2025-01-22 11:02

MySQL为什么使用B+树？B+树和B树的区别

MySQL为什么使用B+树？B+树和B树的区别在数据库系统中，索引是提高数据检索效率的关键技术。MySQL默认使用B+树作为索引的数据结构，而不是B树或其他数据结构。

Cider瞳·2025-01-22 11:01

【Node.js]

一、概述Node.js是一个基于ChromeV8引擎的JavaScript运行环境，使用了一个事件驱动、非阻塞式I/O模型，让JavaScript运行在服务端的开发平台，它让JavaScript成为与PHP

ADFVBM·2025-01-22 11:00

【强化学习】Unity ML-Agents框架

目录一、UnityML-Agents简介二、安装与配置三、基础使用四、关键技术点五、进阶技巧与案例分析六、学习资源七、常见问题与解决方案八、实战项目与案例研究九、未来展望与发展趋势十、结语一、UnityML-Agents

大雨淅淅·2025-01-22 11:00

⽤vector数组实现树的存储（孩⼦表示法）c++

在我们遇到的算法题中，⼀般给出的树结构都是有编号的，这样会简化我们之后存储树的操作，⼀般提供两个信息；结点的个数n;n-1条x结点与y结点相连的边题⽬描述:⼀共9个结点셈1号结点为根节点，接下来8⾏，每

h^hh·2025-01-22 11:28

python3.6 split用法_对sklearn的使用之数据集的拆分与训练详解(python3.6)

主要演示大致的过程：导入->拆分->训练->模型报告以及几个重要问题：①标签二值化②网格搜索法调参③k折交叉验证④增加噪声特征(之前涉及)fromsklearnimportdatasets#从cross_validation

weixin_39849054·2025-01-22 10:57

python datasets_python基础之sklearn.datasets

sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，我们会发现主要有三种形式：load_、fetch_及make_的方法(1)datasets.load_：sklearn包自带的小数据集In[2]:datasets.load_*?datasets.load_boston#波士顿房价数据集datasets.load_breast_

weixin_39897887·2025-01-22 10:57

深度学习从入门到精通：全面指南

《深度学习从入门到精通：全面指南》文章目录《深度学习从入门到精通：全面指南》文章关键词文章摘要引言第一部分：深度学习基础入门第1章：深度学习概述1.1深度学习的基本概念1.2深度学习的发展历程1.3深度学习的基本原理神经网络前向传播反向传播第

AI天才研究院·2025-01-22 10:25

关于Linux性能调优中系统CPU监测信息统计的一些笔记

写在前面博文内容部分参考于《Linux性能优化》中文版一书，学习后记录，感兴趣小伙伴可以支持下译者博文涉及内容：CPU相关的基础指标的解释：运行队列，平均负载，上下文切换，中断，CPU使用率CPU监控信息统计的常用工具中关于

山河已无恙·2025-01-22 10:55

Java多线程与高并发专题——基础篇1

基础概览进程与线程什么是进程？进程是指运行中的程序。比如我们使用聊天软件，浏览器，需要启动这个程序，操作系统会给这个程序分配一定的资源。什么线程？

黄雪超·2025-01-22 10:24

Mysql面试题----MyISAM和InnoDB的区别

数据文件按照记录插入的顺序存储，索引文件则是B+树结构，叶子节点存储的是数据记录的物理地址。InnoDB：采用聚集索引的方式存储数据，将数据和索引存储在同一个文件中，通常以.ibd为扩展名。

指尖下的技术·2025-01-22 10:54

网络安全渗透基础

一、基础1、基本要素：保密性：不能非授权访问，通过访问控制与数据加密来保障保密性；完整性：只有授权的人才能修改，通过访问控制来阻止数据篡改，通过算法进行信息验证；可用性：是网络总体可靠性的需求，通过访问控制来阻止非授权人员的访问

Hero.Youth·2025-01-22 10:53

第十九周：SSD（Single Shot MultiBox Detector）

Abstract1引言2SSD框架2.1设计理念2.2训练2.3预测3创新与不足总结参考摘要本篇博客介绍了SSD（SingleShotMultiBoxDetector），这是一种基于全卷积网络的单阶段目标检测模型

L-含光承影·2025-01-22 10:52

CCF推荐-A/B类：ACM主办、录用率28.8%，计算机学术会议

SIGGRAPH2025ACMSIGGRAPHisaspecialinterestgroup(SIG)devotedtocomputergraphics(GRAPH)withintheAssociationforComputingMachinery(ACM),theworld’slargesteducationalandscientificcomputingsocietydevotedtoadva

爱思德学术-IAAST·2025-01-22 10:22

Java中的响应式编程与Reactor框架

在Java领域，Reactor框架作为响应式编程的代表，提供了强大的工具和模型来简化并发编程和异步数据流处理。

微赚淘客机器人开发者联盟@聚娃科技·2025-01-22 10:52

AIGC视频生成模型：Meta的Emu Video模型

本文详细介绍Meta的视频生成模型EmuVideo，作为Meta发布的第二款视频生成模型，在视频生成领域发挥关键作用。

好评笔记·2025-01-22 10:21

swift withCheckedContinuation相关使用

```cssclasstest112:NSObject{enumMErr:Error{caseserverError(String)}/*withCheckedContinuation是Swift并发模型中的一个重要工具

书弋江山·2025-01-22 09:51

字节跳动发布全新 AI 编程工具 Trae，近屿智能培养 AIGC 专业人才

它整合了GPT-4o和Claude-3.5-Sonnet等顶级AI模型，支持多模态输入，能够迅速响应

OJAC近屿智能·2025-01-22 09:20

网络安全渗透测试的八个步骤

3.基础信息：IP、子网、网站

披荆斩棘的GG·2025-01-22 09:20

一文洞悉AI技术架构：大模型、智能体与应用场景

从能与人对话的大语言模型到自动驾驶、精准医疗，AI的背后究竟隐藏着怎样的技术奥秘？本篇文章将为您深度剖析一套先进的AI技术架构，从基础设施到应用层，每一层都充满了惊喜和启发。

大模型玩家·2025-01-22 09:18

嵌入式必备知识总结（一）

b.存

Sun^Shine·2025-01-22 09:17

网安快速入门之JS基础

JS定义JavaScript（简称“JS”）是一种具有函数优先的轻量级，解释型或即时编译型的编程语言。它以其作为开发Web页面的脚本语言而闻名，但也被广泛应用于非浏览器环境中。JavaScript是一种基于原型编程、多范式的动态脚本语言，支持面向对象、命令式、声明式和函数式编程范式。简言而知：JS->利用脚本，让网站动起来基本语法var定义一个全局变量，如：vara=123;varx=10;con

天启互联网工作室·2025-01-22 09:47

Transformer模型全面解析：工作原理、应用与未来展望*

概述：深入探讨Transformer模型的工作原理，分析其在NLP领域的应用场景，并展望其未来发展趋势。本文为您提供关于Transformer模型的全面指南。

泰山AI·2025-01-22 09:46

使用 `trim_messages` 优化聊天消息长度

在使用聊天模型进行对话时，每个模型都有其有限的上下文窗口，限制了能够接收的最大文本长度。因此，在处理长消息或持续累积的聊天记录时，我们需要有效管理消息的长度。

srudfktuffk·2025-01-22 08:15

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